Maison base de données Redis Utiliser Redis pour implémenter une solution d'invalidation du cache distribué

Utiliser Redis pour implémenter une solution d'invalidation du cache distribué

Nov 08, 2023 am 09:48 AM
redis 分布式 invalidation du cache

Utiliser Redis pour implémenter une solution dinvalidation du cache distribué

Utilisation de Redis pour implémenter une solution d'invalidation du cache distribué, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Dans les systèmes distribués, la mise en cache est un élément important de l'amélioration des performances et de la réduction de la charge de la base de données. L'invalidation du cache est un problème courant. Lorsque les données du cache changent, nous devons invalider le cache à temps pour garantir la cohérence des données.

Redis est une base de données de stockage de paires clé-valeur hautes performances, largement utilisée dans la mise en cache. Il fournit de nombreuses fonctionnalités qui peuvent être utilisées pour implémenter des solutions d'invalidation du cache.

Dans Redis, nous pouvons utiliser le délai d'expiration pour obtenir une invalidation automatique du cache. Lorsque le cache avec un délai d'expiration défini atteint un certain temps, Redis le supprimera automatiquement. Par conséquent, nous pouvons utiliser le délai d'expiration de Redis pour résoudre le problème de défaillance du cache distribué.

Le plan de mise en œuvre spécifique est le suivant :

  1. Créer une instance Redis :
import redis

# 连接Redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
Copier après la connexion
  1. Paramétrage et acquisition du cache :
def set_cache(key, value, ttl):
    # 将数据存入缓存
    redis_client.set(key, value)
    # 设置过期时间
    redis_client.expire(key, ttl)

def get_cache(key):
    # 从缓存中获取数据
    return redis_client.get(key)
Copier après la connexion

Dans le code ci-dessus, nous stockons les données via le set_cache</code > dans le cache et définissez le délai d'expiration via la fonction <code>expire. Récupérez les données du cache via la fonction get_cache. set_cache函数将数据存入缓存,并通过expire函数设置过期时间。通过get_cache函数从缓存中获取数据。

  1. 缓存失效处理:

当数据发生变化时,我们需要将相应的缓存失效。

def delete_cache(key):
    # 删除缓存
    redis_client.delete(key)
Copier après la connexion

在上述代码中,我们通过delete_cache函数将指定的缓存删除。

  1. 示例:

假设我们有一个用户的缓存信息,我们可以这样使用上述的缓存方案:

def get_user_info(user_id):
    # 先从缓存中获取用户信息
    cache_key = f"user_{user_id}"
    user_info = get_cache(cache_key)
    if user_info:
        return user_info

    # 缓存中不存在用户信息,从数据库中查询
    user_info = db.get_user_info(user_id)

    if user_info:
        # 将用户信息存入缓存,过期时间设置为3600秒(1小时)
        set_cache(cache_key, user_info, 3600)

    return user_info
Copier après la connexion

在上述代码中,我们首先尝试从缓存中获取用户信息。如果缓存中存在用户信息,则直接返回;如果缓存中不存在用户信息,则从数据库中查询,并将查询结果存入缓存。

当用户信息发生变化时,我们可以调用delete_cache

    Traitement d'invalidation du cache :

    Lorsque les données changent, nous devons invalider le cache correspondant.

    rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous supprimons le cache spécifié via la fonction delete_cache. 🎜
      🎜Exemple : 🎜🎜🎜Supposons que nous ayons les informations de cache d'un utilisateur, nous pouvons utiliser le schéma de mise en cache ci-dessus comme ceci : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous essayons d'abord d'obtenir les informations de l'utilisateur de la cache. Si les informations utilisateur existent dans le cache, elles seront renvoyées directement ; si les informations utilisateur n'existent pas dans le cache, elles seront interrogées dans la base de données et les résultats de la requête seront stockés dans le cache. 🎜🎜Lorsque les informations utilisateur changent, nous pouvons appeler la fonction delete_cache pour supprimer le cache correspondant. 🎜🎜Grâce à l'exemple ci-dessus, nous pouvons utiliser le délai d'expiration de Redis pour implémenter une solution d'invalidation de cache distribuée. Cette solution peut grandement améliorer les performances du système et réduire la charge sur la base de données. Dans le même temps, les hautes performances et la fiabilité de Redis peuvent être utilisées pour garantir la cohérence et la disponibilité des données. 🎜🎜Il convient de noter que le code ci-dessus n'est qu'un exemple. Dans les applications réelles, la cohérence des mises à jour du cache et la concurrence des accès simultanés doivent également être prises en compte. 🎜

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